量化投資數據平台

⑴ 目前市面上的量化交易平台做到了什麼程度

量化交易，從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。

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在當前中國資本市場的變化中，定量投資作為一種新興的中國市場投資方式，是現代量化投資理論和數理統計方法的運用，在海大歷史數據的各種「能帶來超額收益的使用計算機技術的高概率事件制定一個模型驗證的數量策略和治療這些規則和策略，和固化的策略來指導投資的嚴格執行，為了獲得可持續的穩定，高於平均水平的超額收益。

⑵ 國內有什麼好的量化投資學習平台最好是非編程類的

最近復一些時間，機器學習和制數據挖掘的熱門導致了輿論上的小小逆反——大數據和機器學習的東西是否已經被過分吹捧？似乎與之相關的人和事都顯得躁動不安。在社會科學研究中，有一個「經濟學帝國主義」的說法，大致的意思是，經濟學的研究範式被各個社會科學大量借鑒，其研究的范圍似乎一望無際，了無邊界，令其它學科的學者感到窘迫。如果我們去觀察一些社會科學近幾十年的發展脈絡，我們會意識到，其趨勢大致都可以用 「從定性到定量」 來概括。因此，放在這個歷史進程中考量，機器學習的崛起無非是這一趨勢的延續——過去模糊不定的經驗，現在可以通過系統的數據分析證實或是證偽；而那些未曾被察覺的規律，則在機器學習演算法的抽絲剝繭下得以浮現紙面。

⑶ 國內量化交易平台的資料庫誰最棒

米筐 和 聚寬 支 持股票和金融期貨 數據 。 優礦平台 提 供股 票 ，基金 ， 衍 生 品 等數據 ， 比 較 全 面 ， 但 很 多數據 庫 都 是 付費 的 ， 免 費 數據 就 比較少 了 。當 然 ，米筐 最近 也是 新 增 了 資料庫 。 數據質 量 米 筐和 優礦 的 比 較棒 。

⑷ 國內排名第一的量化交易平台是哪家

米狗量化不錯。有幾點特別與眾不同：

• 不用編程

• 多種模糊化模型

• 全市場實時跟蹤

⑸ 哪位推薦一個能夠做量化投資的軟體嗎

量化炒股的話關注（名Z）是用數據分析實際數據展現市場情況的，數據選股、風控，計算機來的比較真實，還有7年日內交易的研發經驗，對於做差價特別實用

⑹ 量化投資和大數據有什麼關系

量化投資是程序化交易的別稱，大數據是互聯網統計各個行業的市場信息。
可以針對大數據的分析建立量化模型來進行交易。

⑺ 量化投資者是如何獲取實時行情數據的呢

基本都是自己封裝CTP介面，程序端實現多賬戶、多策略的行情信號接收和委託提交/回報處理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 這樣的封裝的比較好、多介面統一API的項目直接整合到程序化平台的項目中使用。

通過程序介面用證券、期貨賬號登錄後訂閱品種的行情，證券、商品期貨、股指期貨、期權（全真模擬，9號就有實盤行情）都可以接收交易所的快照數據（例如商
品、股指都是500ms一個快照，數據結構也比較完整）。然後交易平台可以把行情數據廣播給各個策略程序，程序根據量化策略的邏輯判斷是否下單？掛單的方
式如何？掛單失敗是否追單？如何追單？

策略程序判斷要下單，則提交指令到程序化交易平台，平台把各個帳號各個品種中策略的邏輯持倉匯總為實際持倉，然後通過介面提交委託，並且處理委託回報。

行情數據一方面廣播給策略程序，一方面自己存資料庫，存下來的數據通過完整性檢測後，可以自己合成低頻率的數據，如
1分鍾、30分鍾、1小時、日度等等，這些數據會被用於策略回測，也可以用於市場微觀結構的觀察和研究，例如可以通過優化掛單方式來降低交易滑點。
目前量化投資做的比較好的是微量網www.wquant.com

⑻ chinascope數庫的量化投資平台怎麼樣有參考意義嗎

數庫公司推出了多因子量化平台，很適合小白和小散用戶使用。

平台呈現出專來的是影響股價走屬勢的相關因子，可以從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。
（因子，既是選股的參數，數庫量化平台的因子數量豐富，包括六大類財務因子，五大類技術因子，近400個指標。）

數庫量化平台有更加全面、豐富的因子庫，可以根據自己的選股標准，選取單個因子進行分析測評，也可選取多個因子建立量化策略組合，分析結果會以圖表形式呈現，簡單直觀。
（數庫量化平台具有全面的因子評價體系，包括：IC分析，收益率分析，換手率分析和月歷效應分析等。）

不同牛人推薦的炒股策略，都可以在平台上選取相應因子，進行歷史數據回測，驗證未來收益。

更新或增減選股指標，需要大量的數據運算，耗時費力，而在數庫多因子量化平台，用戶可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。

數庫多因子量化平台專為廣大高校財經專業的學生提供了一個良好的學習和實踐的機會，很歡迎各大高校學生注冊使用此平台。如果在使用過程中出現任何問題和建議，提交意見反饋，對於建議被採納的用戶，數庫將給予相應的獎勵。

⑼ 如何搭建量化投資研究系統

一、量化投資，數據是基礎

量化投資的理念現在越來越被人熟知，不論是在學校還是在職場，對量化投資感興趣，想要一試身手，甚至是將Quant定為職業目標的人也越來越多。不過許多朋友現在還只是臨時搜羅有限的數據，做一些零星的研究、測試和計算。與其這樣沒有明確目標地小打小鬧，不如著手建立一個比較完善的「量化投資研究系統」，下面我將和朋友們分享一下我在這方面嘗試的心得。
中國有句古話叫做「兵馬未動，糧草先行」，對於量化投資研究而言應該改為「模型未動，數據先行」，高質量的數據是出色研究的基礎。需求決定功能，我們要做哪方面的量化投資研究，決定了我們需要哪些數據。
我所理解的量化投資研究大致包括3塊內容：
學術化的研究工作，例如金融時間序列分析，這一塊研究主要集中在各種金融產品的交易數據上，例如股票、期貨、期權的價格，基金凈值等等；
構建交易策略或投資組合，這一塊研究需要交易數據、宏觀經濟指標和公司財務數據等等；
策略回測，這一塊研究需要大量歷史交易數據，用來測試評估交易策略和投資組合。

「天下沒有免費的午餐」，為了獲得數據，要麼付出金錢成本，購買數據終端（例如Wind終端）；要麼付出時間成本，自己動手搭建維護一個金融資料庫。如果沒有機會擺弄萬得、彭博，還是毛主席那句話——「自己動手，豐衣足食」。
信息時代，最大的數據源就是互聯網，而且在絕大部分情況下，互聯網可以提供公開免費的數據。所以我們要搭建的資料庫實際上是依賴「網路爬蟲」獲取互聯網上的數據。不過在討論如何獲取數據之前，為了確保將來的工作簡單高效，先要「約法三章」：
盡量以下載文件，而不是抓取網頁內容的方式獲得數據；
盡量減少抓取網頁的次數，換言之，一張網頁上的數據要盡可能的多；
盡量抓取靜態網頁內容，而不是動態網頁。（有一個簡單的規則區別靜態和動態網頁，如果網頁內容變化之後，地址欄里的URL鏈接跟著變化，就是靜態網頁，反之則是動態的。）